网站建设费可以一次性冲费用吗一个产品的网络营销方案
前言
在语音识别领域，Whisper 模型因其出色的性能和灵活性备受关注。为了在更多平台和环境中部署 Whisper 模型，导出为 ONNX 格式是一个有效的途径。ONNX（Open Neural Network Exchange）是一个开放格式，支持不同的深度学习框架之间的模型互操作性。本指南将详细介绍如何将 Whisper 模型导出为 ONNX 格式，并提供测试模型的步骤。
本节描述了如何将 Whisper 模型导出为 ONNX 格式。
可用模型
请注意，我们已经将 Whisper 模型导出为 ONNX 格式，它们可以从以下 Huggingface 仓库中获取：
| 模型类型 | Huggingface 仓库链接 |
|---|---|
| tiny.en | 链接 |
| base.en | 链接 |
| small.en | 链接 |
| distil-small.en | 链接 |
| medium.en | 链接 |
| distil-medium.en | 链接 |
| tiny | 链接 |
| base | 链接 |
| small | 链接 |
| medium | 链接 |
提示：你也可以从 此处 下载它们。
如果你想自己导出模型或了解模型的导出过程，请继续阅读下文。
导出为 ONNX
我们使用 export-onnx.py 来导出 Whisper 模型到 ONNX。
首先，让我们安装依赖并下载导出脚本：
pip install torch openai-whisper onnxruntime onnx
git clone https://github.com/k2-fsa/sherpa-onnx/
cd sherpa-onnx/scripts/whisper
python3 ./export-onnx.py --help
它将打印以下信息：
usage: export-onnx.py [-h] --model {tiny,tiny.en,base,base.en,small,small.en,medium,medium.en,large,large-v1,large-v2}optional arguments:-h, --help show this help message and exit--model {tiny,tiny.en,base,base.en,small,small.en,medium,medium.en,large,large-v1,large-v2}
要导出 tiny.en 模型，我们可以使用：
python3 ./export-onnx.py --model tiny.en
它将生成以下文件：
(py38) fangjuns-MacBook-Pro:whisper fangjun$ ls -lh tiny.en-*
-rw-r--r-- 1 fangjun staff 105M Aug 7 15:43 tiny.en-decoder.int8.onnx
-rw-r--r-- 1 fangjun staff 185M Aug 7 15:43 tiny.en-decoder.onnx
-rw-r--r-- 1 fangjun staff 12M Aug 7 15:43 tiny.en-encoder.int8.onnx
-rw-r--r-- 1 fangjun staff 36M Aug 7 15:43 tiny.en-encoder.onnx
-rw-r--r-- 1 fangjun staff 816K Aug 7 15:43 tiny.en-tokens.txt
tiny.en-encoder.onnx 是编码器模型，tiny.en-decoder.onnx 是解码器模型。
tiny.en-encoder.int8.onnx 是量化的编码器模型，tiny.en-decoder.int8.onnx 是量化的解码器模型。
tiny.en-tokens.txt 包含了令牌表，它将整数映射到令牌和反之。
要将导出的 ONNX 模型转换为 ONNX Runtime 格式，我们可以使用：
python3 -m onnxruntime.tools.convert_onnx_models_to_ort --optimization_style=Fixed ./
到目前为止，生成的文件如下：
(py38) fangjuns-MacBook-Pro:whisper fangjun$ ls -lh tiny.en-*
-rw-r--r-- 1 fangjun staff 105M Aug 7 15:43 tiny.en-decoder.int8.onnx
-rw-r--r-- 1 fangjun staff 185M Aug 7 15:43 tiny.en-decoder.onnx
-rw-r--r-- 1 fangjun staff 12M Aug 7 15:43 tiny.en-encoder.int8.onnx
-rw-r--r-- 1 fangjun staff 36M Aug 7 15:43 tiny.en-encoder.onnx
-rw-r--r-- 1 fangjun staff 816K Aug 7 15:43 tiny.en-tokens.txt
要检查导出的模型是否工作正常，我们可以使用 test.py。
我们使用 此测试音频。
pip install kaldi-native-fbank
wget https://huggingface.co/csukuangfj/sherpa-onnx-whisper-tiny.en/resolve/main/test_wavs/0.wavpython3 ./test.py \--encoder ./tiny.en-encoder.onnx \--decoder ./tiny.en-decoder.onnx \--tokens ./tiny.en-tokens.txt \./0.wav
要测试 int8 量化模型，我们可以使用：
python3 ./test.py \--encoder ./tiny.en-encoder.int8.onnx \--decoder ./tiny.en-decoder.int8.onnx \--tokens ./tiny.en-tokens.txt \./0.wav
希望这篇博客能帮助你顺利导出并测试 Whisper ONNX 模型。如果你有任何问题，请随时在评论区留言。